Coronavirus : pourquoi la rédaction vous donne tel chiffre et pas (toujours) tel autre ?

Aujourd’hui, il y a également davantage de données disponibles. La rédaction fait des choix : "On donne là où il y a la plus grande variation, s’il y a un lien avec une problématique qu’on va traiter. Par exemple si on fait un reportage dans un hôpital, ce sera intéressant de donner les derniers chiffres des personnes hospitalisées Covid", poursuit Frédéric.

Exemple pas plus tard que ce dimanche :

Nous avons décidé de faire un coup de sonde dans les hôpitaux pour voir quelle était la situation sur le terrain, de quelle façon s’organisaient les soins. Le chiffre mis en exergue était donc celui du nombre d’hospitalisations, à 13 heures comme le soir. Plusieurs hôpitaux ont été contactés en Wallonie et à Bruxelles, puis le reportage s’est concentré sur Bruxelles quand il est apparu qu’on s’y trouvait proche d’un point de basculement, où certains soins allaient peut-être devoir être reprogrammés pour tenir compte de l’augmentation de patients atteints de Covid-19. C’est finalement à l’UZ VUB et à l’hôpital Saint-Jean que nous avons réalisé nos interviews. Avec tout au long de la journée, un questionnement sur la façon la plus juste de rendre compte de ce qui nous était rapporté par nos différents interlocuteurs. La plus juste : c’est-à-dire sans volonté d’inquiéter ou de rassurer, mais simplement de rendre compte d’une réalité.

Revoir le reportage du JT dans les hôpitaux (4 octobre 2020) :

Un autre jour, c’est un autre chiffre qui sera pointé. Et qui donnera une autre perspective sur l’épidémie. Chaque perspective pouvant être sujette à de multiples interprétations dans le public. "Pour le moment, il y a 11 millions de gens qui regardent ces chiffres et ont leurs propres idées", commente Brecht Devleesschauwer, épidémiologiste, à Sciensano. "On reçoit les mêmes commentaires que vous les médias. Nous sommes plutôt des alliés, on essaye de faire la même chose : on essaye aussi d’interpréter les chiffres, de constater la réalité, donner des interprétations mais il y aura toujours des gens alarmistes ou minimalistes donc on aura toujours la possibilité d’être critiqués par quelqu’un, peu importe ce qu’on fait."

Toutes les données sont sujettes à des biais

Certains chiffres sont-ils néanmoins dans l’absolu plus pertinents ou fiables que d’autres ? Tout dépend de la question posée. Mais chaque chiffre a ses limites : "C’est normal que les gens s’attendent à des données parfaites, sans incertitudes, surestimation ou sous-estimation, etc. Mais la réalité c’est que les données ne seront en fait jamais parfaites", poursuit Brecht Devleesschauwer.

Et comme le souligne le biostatisticien Niel Hens : "Toutes les données sont sujettes à des biais. Il faut les mettre toutes ensemble pour avoir le tableau complet de ce qui se passe. Il faut tout combiner".

Mais dans nos émissions d’informations, nous ne pouvons pas tout combiner en permanence au même moment. "Donnons les chiffres et expliquons les différences entre taux de contamination, d’hospitalisation, de mortalité, ce sont les grands chapitres des chiffres que l’on doit donner, on ne doit pas privilégier un domaine plutôt qu’un autre", résume François.

A côté de ces "chapitres", il y a aussi d’autres notions comme celle du taux de positivité ou encore le taux de reproduction du virus, qu’on évoque aussi régulièrement. C’est la couverture globale qu’il faut appréhender, chaque reportage, chaque article étant focalisé ("anglé") sur un aspect. Et c’est vrai, des nuances apportées un jour ne sont pas forcément reprécisées le lendemain.

Sur le web, on récupère les chiffres bruts

Sur le site RTBF Info, l’équipe a été un cran plus loin dans l’analyse des chiffres de l’épidémie. A côté des articles classiques, avec ou sans experts, pour pouvoir suivre et analyser les données, plusieurs journalistes ont rapidement cherché à travailler sur les chiffres bruts. Parmi les collègues concernés, Adeline Louvigny.

"Il n’y avait pas assez de données", explique-t-elle. "Dans la première phase de l’épidémie, Sciensano communiquait certains chiffres et pas d’autres. Ou alors ils donnaient des graphes mais sans les données associées". Les données accessibles ont ensuite été plus nombreuses, mais encore fallait-il savoir où les collecter et comment les mettre en forme pour permettre un suivi qui intéressait la rédaction comme le public, au-delà des communiqués.

"Parfois Sciensano modifiait ses indicateurs et donc le point de comparaison devenait impossible. Pour comprendre certaines données, on devait faire nos propres graphiques." Un article évolutif continue aujourd’hui d’être alimenté via des tableurs mis au point par l’équipe. Avec, précisons-le, le concours et les conseils d’experts de Sciensano, convaincus de l’intérêt d’un partage des données avec les journalistes.

"La raison pour laquelle on a mis à disposition des open data c’est pour faire en sorte que le grand public puisse valoriser nos données", explique Brecht Devleesschauwer, de Sciensano. "Cela permet d’utiliser l’intelligence pour avoir meilleure idée de ce qui se passe. Les conclusions ne seront jamais noires ou blanches : elles sont souvent très nuancées. C’est bien d’en voir d’autres qui partent des données brutes et font le même exercice, c’est aussi une validation si plusieurs personnes arrivent aux mêmes conclusions."

Mais les chiffres bruts ne peuvent pas tout dire. Alors pourquoi par exemple notre site info donne-t-il les chiffres des cas détectés par province, alors que cette donnée seule (sans le nombre de tests réalisés par province, par exemple) ne peut pas être interprétée ?

"Si on a accès à certaines données, on les utilise en expliquant bien dans l’article la prudence nécessaire", répond Adeline. "Par exemple, pour les chiffres par province, on précise bien qu’on ne connaît pas les capacités de testing et qu’il faut les prendre avec des pincettes. Même si l’information n’est pas entièrement pertinente, même s’il faut la recontextualiser, au final ça dit toujours un peu quelque chose, et je crois que les gens sont en demande de ça."

On ne donne pas certains chiffres…

… d’abord parce qu’on ne les a pas. Certaines interpellations du public pointent à raison la difficulté à interpréter certaines données en l’absence d’autres données. Exemple : le taux d’asymptomatiques parmi les cas détectés comme positifs.

Voilà une préoccupation partagée par le public et par les journalistes. Et même par les experts. Dans cet article du site info, suite à vos questions, nous avons fait le point sur les données manquantes pour bien analyser l’épidémie. Outre le taux d’asymptomatiques, il y a aussi la répartition des cas en fonction du type de lieu de contamination ou encore le "dark number", le nombre de personnes réellement infectées. Des manques qui pourraient bientôt être en partie comblés.

Autre chiffre que nous ne donnons pas, ou moins, cette fois-ci par choix : les évolutions sous forme de pourcentages, en particulier quand on parle de l’évolution de chiffres bas. Exemple : passer de 3 à 6 morts en un jour, c’est une augmentation de 100%. Mais dit comme ça, cela peut donner une impression exagérément alarmiste. On s’en tiendra donc à dire : +3.

"Quand on est sur une information courte, en radio par exemple, il faut faire attention à la fausse impression de gravité qu’on peut donner et donc de bien regarder ce qui est le plus indicatif, et donc le plus informatif, pour les petites valeurs", précise Frédéric Gersdorf.

On ne s’interdit pas de donner les évolutions en pourcentages mais on y réfléchit. Et quand un expert est présent sur le plateau du JT, ou interviewé dans un article, cela permet encore davantage de recul et de mise en perspective.

On compte toujours sur les experts

Ils ont fait une entrée fracassante dans notre info et ils y sont toujours : les experts. Chacun et chacune selon son propre champ d’expertise.

"Moi et d’autres, on a toujours préféré l’analyse avec des scientifiques en plateau que de donner des chiffres bruts", souligne François De Brigode.

►►► A lire aussi : "Coronavirus : épidémiologistes, virologues, infectiologues, pourquoi ils ne sont pas tous d'accord ?"

Des scientifiques qui éclairent, mais pas toujours, car leurs analyses des mêmes données peuvent aussi se révéler contradictoires. "Je crois que ce qui met aussi de la confusion dans l’esprit de pas mal de téléspectateurs et d’auditeurs, c’est parfois la différence d’analyse – je dis ça de manière positive, c’est aussi la richesse du monde scientifique", poursuit François. "Je préfère avoir une richesse d’analyse avec plus de scientifiques sur le plateau, en confrontation, que de balancer des chiffres en pâture, qui sont parfois alarmistes alors qu’ils ne signifient pas forcément que la situation est grave."

Ça fait partie de la pratique quotidienne de la science de débattre de l’interprétation de résultats

"Il y a une marge d’interprétation qui est assez forte sur certains aspects", explique à ce sujet l’un de ces experts souvent interrogés, l’épidémiologiste Marius Gilbert. "Ça n’a rien d’inhabituel mais d’habitude ça se fait dans un cadre fermé, dans des conférences scientifiques : il y a parfois des débats très vifs entre scientifiques qui ne voient pas certains chiffres de la même manière, et simplement le problème pour le moment, c’est que tout ce débat se fait sur la place publique. Ça contribue à une impression de cafouillage généralisé alors qu’en fait ça fait partie de la pratique quotidienne de la science de débattre de l’interprétation de résultats, surtout dans un contexte avec beaucoup d’incertitudes."

La science met du temps et les gens n’aiment pas l’incertitude

L’incertitude, c’est une notion sur laquelle Adeline insiste très souvent dans ses articles. "Comme ce sont des chiffres et que c’est de la science, la réponse n’est jamais oui ou non : il y a toujours toute une zone de doute à laquelle les gens ne sont pas habitués et certains journalistes non plus. La science met du temps, et les gens n’aiment pas l’incertitude, et on dit beaucoup ‘on ne sait pas’", relève-t-elle.

De quoi susciter encore bien des questions dans le public, comme parmi les journalistes qui tentent d’y répondre, sans pouvoir toujours éviter les imprécisions, les erreurs ou les maladresses.

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